本文内容 LangChain（大模型能力封装框架） 的基本使用 基于LangChain探索AGI时代原型 需提前安装环境依赖，以及设置环境变量，如果选择openai开放接口需要会上网 export OPENAI_API_KEY="b233095ff.00gIXhXyE8yNc3Hx" export
离线、近线和在线计算 在线计算可以更好地响应最近的事件和用户交互，但必须实时响应请求。这会限制所采用算法的计算复杂性以及可处理的数据量。这个实时响应的过程中，如果发生意外，比如说这个物品 ID 就没有相关的物品，那么这时候服务就需要降级，所谓的降级就是不能达到最好的效果了，但是不能低于最低要求，这里
整体框架 信息流，通常也叫作 feed，传统的信息流产品知识简单按照时间排序，而被推荐系统接管后的信息流逐渐成为主流，按照兴趣排序，也叫作“兴趣 feed”。 这张架构图划分成几个大的模块：日志收集、内容发布、机器学习、信息流服务、监控 日志收集，是所有排序训练的数据来源，要收集的最核心数据就是用户
存储 离线阶段会产生数据按照用途来分，归纳起来一共就有三类： 特征
一、推荐系统的功能及作用 从事电商项目近4年的时间，参与了电商项目的整个生命周期，到目前为止，已经参照互联网最新潮流技术，构建出一个功能比较全面包含会员、订单、物流、营销、账单、分销、活动、抽奖、多供应商、多仓库等功能非常强的电商系统。但是，相比于物联网主流电商平台还是缺少一个很大的功能模块---推
基于RAM IO多路复用&单线程读写 高效的数据结构